具有二进制颜色编码和原始输入注释的 Seaborn 热图

我需要根据数据帧列中的值是高于还是低于阈值，将它们显示为二进制颜色图。我还需要显示原始数字。

我正在使用seaborn 热图。

样本数据框

Month  Raw_value
Jan     3.72
feb     2.51
Mar     1.82
...

我已将该列转换为二进制，然后仅保留索引和二进制列并从数据框中删除其他列，然后绘制为二进制。但这无助于显示实际数字（见图）。

kpi2['status'] = np.where(kpi2['raw_value'] > thres, 1,0) # convert to binary
kpi2 = kpi2.set_index('month')
kpi2.drop(['raw_value'], axis=1, inplace=True) # drop other columns
kpi_transposed = kpi2.transpose() # convert column to row for plotting horizontally
rdgn = sns.diverging_palette(h_neg=130, h_pos=10, s=99, l=55, sep=3, as_cmap=True)
sns.heatmap(kpi_transposed, linecolor='white', linewidths=1.3,vmin=0, vmax=1, cmap=rdgn, cbar=False)
plt.show()

但如果我使用原始数据列，我不确定如何将其着色为二进制。

任何想法？

而不是掉落raw_value. transpose两列，然后在调用热图时使用loc选择status作为数据和传递raw_value to annot of sns.heatmap:

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

kpi2 = pd.DataFrame({'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar'],
                     'raw_value': [3.72, 2.51, 1.82]})

thres = 3
kpi2['status'] = np.where(kpi2['raw_value'] > thres, 1, 0)
kpi2 = kpi2.set_index('month')

kpi_transposed = kpi2.transpose()

rdgn = sns.diverging_palette(h_neg=130, h_pos=10, s=99, l=55, sep=3,
                             as_cmap=True)

ax = sns.heatmap(
    kpi_transposed.loc[['status']],  # Select Status Column
    annot=kpi_transposed.loc[['raw_value']],  # Select raw_values for annot
    fmt='.2f',  # Specify Annotation Format
    linecolor='white', linewidths=1.3, vmin=0, vmax=1,
    cmap=rdgn, cbar=False
)

# Add Percent Sign
for t in ax.texts:
    t.set_text(t.get_text() + "%")
plt.show()